система визуального контроля

Благодаря быстрому внедрению технологий искусственного интеллекта и постоянному развитию индустрии интеллектуальных роботов, машины визуального контроля высвобождают еще более сильную жизненную силу. Типичная структура оборудование для визуального контроля Конструкция в основном состоит из пяти частей, а именно: освещения, объектива, камеры, блока получения изображения и вычислительного оборудования. Что такое визуальный осмотр?Система визуального контроля относится к использованию продуктов машинного зрения (т. е. устройств захвата изображения, разделенных на CMOS и CCD) для преобразования захваченной цели в сигнал изображения, который передается в специальную систему обработки изображений и преобразуется в цифровой сигнал на основе распределения пикселей, яркость, цвет и другая информация; Система изображения выполняет над этими сигналами различные операции для извлечения особенностей цели, а затем управляет действиями оборудования на месте на основе результатов дискриминации.  Процесс настройки визуальной системы1. Тестирование программного обеспеченияЦиклический процесс обеспечения корректности программных процессов и правильных логических связей приложения, обнаружения уязвимостей в системе, проведения исследований и разработок модификаций, а также проверки тестирования.2. Тестирование оборудованияПроведите тестирование надежности оборудования как на самом оборудовании (тестирование на старение, тестирование совместимости, тестирование частоты отказов), так и на среде, чтобы определить, может ли программное обеспечение работать в средах с несколькими конфигурациями оборудования.3. Совместный отладочный тестПротестируйте функцию совместной отладки программного и аппаратного обеспечения, чтобы проверить правильность электрической и программной логики передачи сигналов, источника света, камеры и других аппаратных функций запуска, таких как фотография и сканирование, а также статистики результатов обнаружения.4. Тестирование модели Сосредоточьтесь на функциональном тестировании, тестировании производительности, оценке показателей модели и анализе результатов индикаторов модели.  Как провести тестирование системы визуального контроля?Требования клиентовТип приложения: Точно и подробно понять изменения в стандартах тестирования продукции, внешних размерах и других факторах, влияющих на тестирование, и предварительно оценить, могут ли они соответствовать требованиям.Требования к этапу: Требования клиентов к эффективности визуального контроля, количественная оценка времени, необходимого для этапов визуального контроля.Требование к точности: Контролируйте точность обнаружения дефектов продукции.Место для установки: подтвердите, существуют ли какие-либо ограничения на установку визуального оборудования на объекте. Cконцептуальный дизайнАнализ требований: систематизировать ключевые требования клиентов и проанализировать их осуществимость.Проектирование оборудования: выбор платформы визуальной системы, камеры, объектива и источника света.Разработка программного обеспечения: используйте стороннее программное обеспечение для визуальной обработки или разрабатывайте программное обеспечение для обработки изображений самостоятельно.Проверка осуществимости: настройка программной и аппаратной среды, настройка интерфейсов взаимодействия человека с компьютером и проведение предварительного тестирования, чтобы определить, могут ли они удовлетворить потребности клиентов. Развертывание алгоритмаРазработка облачной платформы: собирайте образцы изображений дефектов продукта, загружайте и храните изображения, выбирайте изображения, комментируйте, загружайте, обучайте, тестируйте, оптимизируйте и применяйте. 

Развертывание системы визуального контроля стала первым выбором для производственных предприятий для преобразования контроля качества и улучшения качества продукции. Однако предприятия, которые не знакомы с оборудованием визуального контроля, часто имеют определенные недопонимания относительно ценности оборудование для визуального контроля при выборе. Сегодня мы подведем итоги нескольких типов проблем, с которыми сталкиваются предприятия, как выбрать машины визуального контроля и системы.     Вопрос: Может ли одна машина проверять все продукты? Нет, это невозможно. Если компания хочет приобрести комплект оборудования для визуального контроля с использованием искусственного интеллекта для тестирования всей своей продукции, на данном этапе это невозможно.   Хотя оборудование для визуального контроля с использованием искусственного интеллекта совместимо, к нему предъявляется ряд требований к спецификациям продукции. В настоящее время многие компании-производители имеют широкий ассортимент продукции, а продукция из разных материалов, форм и размеров требует разных источников света, камер и алгоритмов.     Визуальное обнаружение изображений Keye AI имеет определенную степень совместимости, но эти два продукта сильно различаются, и добиться полной совместимости также сложно. Оборудование для визуального контроля крышек для бутылок совместимо с двумя продуктами с разницей в высоте не более одной трети и разницей в ширине не более половины, при этом крышки неправильной формы отсутствуют. Если разница в высоте или ширине слишком велика, использование одного и того же оборудования для проверки повлияет на конечное заводское качество. Индивидуальные решения, основанные на характеристиках продукта, необходимы для обеспечения заводского качества продукта.     Вопрос: Приведет ли установление чрезмерно высоких стандартов тестирования к низкой доходности? Да. Некоторые компании-производители при покупке систем визуального контроля не устанавливают требования к контролю, исходя из фактической ситуации и стандартов приемки предприятия, а вместо этого используют теоретические стандарты для разработки стандартов контроля. Наконец, при отладке и запуске выяснилось, что процент текучести слишком низок, а система визуального контроля недостаточно точна. На самом деле, такого рода проблемы связаны с использованием бесполезных сверхвысоких стандартов. Предприятия должны разрабатывать стандарты тестирования, основанные на реальных ситуациях, соответствующим образом увеличивать количество элементов тестирования, чтобы улучшить стандарты тестирования, улучшить качество продукции и поддерживать конкурентоспособность на рынке.   Вопрос: Отражается ли ценность систем визуального контроля только в снижении затрат на рабочую силу? Нет, это не так. Комплект оборудования для визуального контроля с использованием искусственного интеллекта не только экономит трудозатраты, но и снижает эксплуатационные расходы предприятий. Для повышения эффективности предприятия часто выбирают автоматизированное оборудование для замены ручного труда, что не только повышает производительность и качество, но и снижает эксплуатационные расходы. Оборудование для визуального контроля изображения с искусственным интеллектом Keye на одной производственной линии может помочь предприятиям сэкономить 3-5 проверяющих сотрудников и обеспечить единые стандарты качества продукции, повышая узнаваемость предприятия среди клиентов. С точки зрения эксплуатационных расходов более важную роль сыграло визуальное обнаружение изображений с помощью искусственного интеллекта Ки. Например, визуальный осмотр бутылок позволяет напрямую продавать квалифицированную продукцию после проверки, а удаленную дефектную продукцию можно подвергнуть дальнейшей переработке или использовать повторно. Ценность продукта можно диверсифицировать и максимизировать.       Вопрос: Можно ли использовать визуальную систему для высокой производительности? Предлагается к использованию, но это зависит от деловой ситуации предприятия. Большая производительность действительно больше подходит для выбора системы визуального контроля. Из долгосрочной стратегии развития предприятий ручное тестирование имеет ограниченную скорость, низкую эффективность и больше подходит для использования автоматизированного оборудования для тестирования в больших количествах. Хотя некоторые отдельные продукты имеют низкую ценность, использование ручного визуального контроля может привести к пропущенным или ложным проверкам. Если продукция окажется в руках перерабатывающих предприятий и не будет соответствовать стандартам, они могут решить вернуть ее, что приведет к определенным убыткам для предприятия. Со временем это не способствует долгосрочному развитию предприятия. Поэтому, когда объем производства продукции предприятия велик, рекомендуется выбирать оборудование для визуального контроля. Одна инвестиция может принести пользу предприятию на всю жизнь.     Поэтому выбор предприятиями оборудования для визуального контроля ИИ не является прямым проявлением высокого качества. Только разумно используя системы визуального контроля искусственного интеллекта для контроля качества продукции и эффективного устранения оттока бракованной продукции, мы сможем избежать жалоб со стороны конечных потребителей и завоевать их доверие к предприятию.